Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF
Dirilis oleh mradermacher pada 2024, Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF adalah sebuah model chat 70 miliar parameter . Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF is an open-weights chat model with roughly 70 billion parameters.
by mradermacher · 70B parameter
Paling cocok untuk
- penalaran multi-langkah yang kompleks
- orkestrasi agent dengan tool use
- analisis dan peringkasan dokumen panjang
Cara menggunakan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF di osFoundry
Hubungkan dengan key Anda sendiri (BYOK)
Buka dialog key dan tempelkan API key mradermacher Anda. osFoundry menemukan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF secara otomatis — tetapkan ke peran Maestro (router, direct, orchestrator, atau fallback) di tab Pipeline dan model ini langsung aktif di setiap chat. Key Anda, akun provider Anda — tanpa markup token.
Deploy endpoint khusus
Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF bersifat open-weights — jalankan secara lokal tanpa biaya, atau deploy endpoint GPU khusus di workspace Anda untuk kapasitas tercadangkan tanpa rate limit.
Gunakan di Room App
Room App mendeklarasikan fitur AI di manifest mereka, lalu memanggilnya dengan invokeAI:
import { invokeAI } from '@osfoundry/app-sdk'
// 'summarize' is an AI feature declared in your app manifest.
const result = await invokeAI('summarize', userText)
Panggil dari aplikasi Anda sendiri
Setelah sebuah model terhubung ke workspace Anda, Anda dapat meng-host-nya sebagai API dan mengaksesnya dari layanan, skrip, atau CI Anda sendiri — di luar osFoundry.
Hardware apa yang dapat menjalankan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF
Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF berjalan di satu A100 80GB atau H100 80GB pada kuantisasi Q4 (~42 GB VRAM dengan ruang KV-cache). Inferensi presisi penuh membutuhkan beberapa GPU H100/H200 pada FP16 (~168 GB).
Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF vs model serupa
Lisensi
Tidak ditentukan — Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial.
Periksa dokumentasi upstream.
Pertanyaan umum tentang Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF
Apakah Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF gratis untuk digunakan?
Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF gratis untuk dijalankan secara lokal pada hardware Anda sendiri. Akses ter-host melalui osFoundry dikenakan biaya (input Free (local), output Free (local)). Anda dapat beralih antara lokal dan ter-host kapan saja.
Bisakah saya menggunakan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF secara komersial?
Penggunaan komersial diizinkan dengan syarat. Ketentuan lisensi tidak ditentukan — verifikasi model card upstream sebelum penggunaan komersial. Periksa dokumentasi upstream.
Berapa VRAM yang dibutuhkan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF?
Sekitar 42 GB pada kuantisasi Q4, atau 168 GB pada presisi FP16 penuh. Muat di satu A100/H100 80GB.
Bisakah saya menjalankan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF secara lokal?
Ya. Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF bersifat open-weights dan berjalan secara lokal di GPU workstation. Runtime lokal osFoundry menangani pemuatan model, kuantisasi, dan routing.
Apa keunggulan utama Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF?
Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF sangat cocok untuk penalaran multi-langkah yang kompleks, orkestrasi agent dengan tool use, analisis dan peringkasan dokumen panjang.
Bagaimana cara menggunakan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF di osFoundry?
Tempelkan API key mradermacher Anda di dialog key (atau deploy open weights untuk model yang dapat di-self-host), tetapkan Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF ke peran Maestro di tab Pipeline, lalu gunakan di chat, di Room App via invokeAI, atau di aplikasi Anda sendiri.
Diterbitkan oleh mradermacher pada 3 Agustus 2024. Sumber: https://huggingface.co/mradermacher/Infinity-Instruct-7M-0729-Llama3_1-70B-i1-GGUF